创建列表的两种方式对比-Python合辑7-集合、列表与元组

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在日常使用 Python 时，经常需要创建一个列表，有以下两种方法：
```
# 方法一：使用成对的方括号语法
list_a = []
# 方法二：使用内置的 list()
list_b = list()
```

两种创建列表的 [] 与 list() 写法，哪一个更快呢，为什么它会更快呢？
**1、[] 是 list() 的三倍快**
对于第一个问题，使用timeit模块的 timeit() 函数就能简单地测算出来：

```
>>> import timeit
>>> timeit.timeit('[]', number=10**7)
>>> timeit.timeit('list()', number=10**7)
```

![](/uploads/images/20230730/ae9d0f6b62ce02788e6c09c9fbc14ea2.png)

如上图所示，在各自调用一千万次的情况下，[] 创建方式只花费了 0.47 秒，而 list() 创建方式要花费 1.75 秒，所以，后者的耗时是前者的 3.7 倍！

这就回答了刚才的问题：创建空列表时，[] 要比 list() 快不少。

注：timeit() 函数的效率跟运行环境相关，每次执行结果会有微小差异。在 Python3.8 版本实验了几次，总体上 [] 速度是 list() 的 3 倍多一点。

**2、list() 比 [] 执行步骤多**
继续来分析一下第二个问题：为什么 [] 会更快呢？
这一次可以使用dis模块的 dis() 函数，看看两者执行的字节码有何差别：
```
>>> from dis import dis
>>> dis("[]")
>>> dis("list()")
```
如上图所示，[] 的字节码有两条指令（BUILD_LIST 与 RETURN_VALUE），而 list() 的字节码有三条指令（LOAD_NAME、CALL_FUNCTION 与 RETURN_VALUE）。

这些指令意味着什么呢？该如何理解呢？
首先，对于 []，它是 Python 中的一组字面量（literal），像数字之类的字面量一样，表示确切的固定值。

也就是说，Python 在解析到它时，就知道它要表示一个列表，因此会直接调用解释器中构建列表的方法（对应BUILD_LIST），来创建列表，所以是一步到位。

而对于 list()，“list”只是一个普通的名称，并不是字面量，也就是说解释器一开始并不认识它。
因此，解释器的第一步是要找到这个名称（对应LOAD_NAME）。它会按照一定的顺序，在各个作用域中逐一查找（局部作用域--全局作用域--内置作用域），直到找到为止，找不到则抛出NameError。
解释器看到“list”之后是一对圆括号，因此第二步是把这个名称当作可调用对象来调用，即把它当成一个函数进行调用（对应 CALL_FUNCTION）。

因此，list() 在创建列表时，需要经过名称查找与函数调用两个步骤，才能真正开始创建列表（注：CALL_FUNCTION 在底层还会有一些函数调用过程，才能走到跟 BUILD_LIST 相通的逻辑，此处忽略不计）。.

至此，就可以回答前面的问题了：因为 list() 涉及的执行步骤更多，因此它比 [] 要慢一些。
**3、list() 的速度提升**
在刚刚发布的 Python 3.9.0 版本中，它给 list() 实现了更快的 vectorcall 协议，因此执行速度会有一定的提升。
在新版本中运行 list() 一千万次，耗时大概在 1 秒左右，也就是 [] 运行耗时的 2 倍，相比于前面接近 4 倍的数据，当前版本总体上是提升了不少。

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